高精度视觉测量系统关键技术研究与应用
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 高精度视觉测量技术的研究目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外视觉检测的研究现状及其关键技术 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外视觉检测技术的研究概况 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内视觉检测技术研究概况 | 第13-14页 |
| 1.2.3 视觉测量技术的关键技术及发展趋势 | 第14-16页 |
| 1.3 课题的研究背景与主要研究内容 | 第16-18页 |
| 1.3.1 课题的研究背景 | 第16页 |
| 1.3.2 主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 视觉测量中的智能照明控制系统设计 | 第18-47页 |
| 2.1 视觉测量系统中的照明模型设计 | 第18-29页 |
| 2.1.1 视觉测量系统中的图像采集 | 第18-23页 |
| 2.1.2 照度模型分析 | 第23-25页 |
| 2.1.3 光源结构设计 | 第25-29页 |
| 2.2 基于遗传算法的最优照明控制系统设计 | 第29-40页 |
| 2.2.1 智能照明控制模型设计 | 第29-30页 |
| 2.2.2 照明控制矢量寻优的遗传算法设计 | 第30-36页 |
| 2.2.3 试验验证 | 第36-40页 |
| 2.3 基于专家系统的自适应遗传算法的优化策略 | 第40-45页 |
| 2.3.1 自适应遗传算法实现 | 第40-41页 |
| 2.3.2 基于专家系统的初始种群设定 | 第41-43页 |
| 2.3.3 试验验证 | 第43-45页 |
| 2.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第3章 超视场零件图像拼接及其优化关键技术 | 第47-74页 |
| 3.1 基于互信息测度的灰度相关拼接算法 | 第47-58页 |
| 3.1.1 图像拼接数学模型分析与研究现状 | 第47-51页 |
| 3.1.2 灰度相关的模板匹配拼接算法 | 第51-52页 |
| 3.1.3 基于互信息的相似性测度 | 第52-54页 |
| 3.1.4 基于灰度相关算法的图像拼接实验验证 | 第54-58页 |
| 3.2 最优模板自动提取与搜索空间的优化策略 | 第58-70页 |
| 3.2.1 最优模板自动提取策略 | 第58-63页 |
| 3.2.2 黄金分割法缩小搜索范围 | 第63-65页 |
| 3.2.3 基于多尺度多分辨率的搜索策略 | 第65-69页 |
| 3.2.4 基于精密运动控制的快速图像拼接 | 第69-70页 |
| 3.3 基于相似度内插法的亚像素拼接定位算法 | 第70-73页 |
| 3.3.1 算法原理 | 第70-71页 |
| 3.3.2 图像拼接匹配点的亚像素定位实验 | 第71-73页 |
| 3.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 第4章 图像测量预处理算法研究 | 第74-89页 |
| 4.1 自适应混合噪声滤波方法 | 第74-83页 |
| 4.1.1 数字图像中的噪声 | 第74-75页 |
| 4.1.2 图像滤波研究现状 | 第75-79页 |
| 4.1.3 自适应混合滤波方法 | 第79-80页 |
| 4.1.4 试验验证 | 第80-83页 |
| 4.2 运动干扰图像的复原 | 第83-88页 |
| 4.2.1 运动图像退化模型分析 | 第83-84页 |
| 4.2.2 复原函数的估计方法 | 第84-86页 |
| 4.2.3 运动图像复原实验验证 | 第86-88页 |
| 4.3 本章小结 | 第88-89页 |
| 第5章 边缘检测与亚像素定位技术 | 第89-118页 |
| 5.1 多尺度自适应的LoG边缘检测算子 | 第89-96页 |
| 5.1.1 边缘检测技术概述 | 第89-90页 |
| 5.1.2 多尺度自适应LoG边缘检测改进算法 | 第90-94页 |
| 5.1.3 试验验证 | 第94-96页 |
| 5.2 高斯插值亚像素边缘定位改进算法 | 第96-117页 |
| 5.2.1 亚像素边缘的定位机理与算法分析 | 第96-107页 |
| 5.2.2 高斯插值亚像素定位算法分析与改进 | 第107-113页 |
| 5.2.3 试验验证 | 第113-117页 |
| 5.3 本章小结 | 第117-118页 |
| 第6章 特征提取及几何量测量技术 | 第118-147页 |
| 6.1 特征提取技术 | 第118-127页 |
| 6.1.1 角点检测算法 | 第118-123页 |
| 6.1.2 直线和圆弧特征提取 | 第123-125页 |
| 6.1.3 椭圆的检测 | 第125-127页 |
| 6.2 形状误差测量评定 | 第127-134页 |
| 6.2.1 区域边界形状分析 | 第127-130页 |
| 6.2.2 直线度误差测量 | 第130-132页 |
| 6.2.3 圆度误差测量 | 第132-133页 |
| 6.2.4 平行度误差测量 | 第133-134页 |
| 6.3 系统标定及几何量测量实验 | 第134-142页 |
| 6.3.1 视觉检测装置 | 第134-135页 |
| 6.3.2 测量系统标定 | 第135-138页 |
| 6.3.3 几何量测量实验 | 第138-142页 |
| 6.4 误差和测量不确定度分析 | 第142-146页 |
| 6.4.1 测量误差分析 | 第142-144页 |
| 6.4.2 标准不确定度估计 | 第144-145页 |
| 6.4.3 测量结果分布 | 第145-146页 |
| 6.5 本章小结 | 第146-147页 |
| 第7章 总结与展望 | 第147-151页 |
| 7.1 总结 | 第147-149页 |
| 7.2 本文创新点 | 第149页 |
| 7.3 展望 | 第149-151页 |
| 参考文献 | 第151-161页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第161-162页 |
| 致谢 | 第162页 |
